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文檔簡介
1、互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和普及改變著人們的生活方式和情感表達(dá)方式,越來越多的人特別是青少年習(xí)慣于通過微博、論壇、社區(qū)等網(wǎng)絡(luò)載體表達(dá)自己的主觀情感,如喜歡、厭惡、高興、悲傷等等。在網(wǎng)絡(luò)中,包含主觀情感態(tài)度的文本數(shù)據(jù)巨大,且快速增長,大量具有潛在經(jīng)濟(jì)價值或社會價值的信息包含于這些文本中,例如分析產(chǎn)品評論,可以幫助商家改進(jìn)產(chǎn)品,拓寬銷路,增加經(jīng)濟(jì)效益;政府通過分析大眾對某一政策的評論可以了解民聲,更好地為人民服務(wù)。因此,高效的文本情感傾向性識別技術(shù)具有很
2、強(qiáng)的實(shí)用價值。
本文研究的最終目的是希望將文本情感傾向性識別技術(shù)應(yīng)用于教師教學(xué)評價中,實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)與教育兩個領(lǐng)域的結(jié)合,由于網(wǎng)絡(luò)中缺少專門評價教師教學(xué)技能、教學(xué)態(tài)度、教學(xué)效果的網(wǎng)站,或者即使有,數(shù)據(jù)量也不夠大。因而難以收集關(guān)于教師評價方面的數(shù)據(jù)集。有鑒于此,本文以微影評為研究對象,研究微影評情感傾向性識別算法,并以教學(xué)視頻評論的情感傾向性識別作為示范應(yīng)用。
本文首先分析了國內(nèi)外文本情感傾向性的研究現(xiàn)狀,在微影評
3、數(shù)據(jù)收集階段,采用針對特定影評網(wǎng)站設(shè)計(jì)的微影評自動爬取程序,高效準(zhǔn)確地爬取微影評并保存為后續(xù)實(shí)驗(yàn)所需的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和格式。微影評文本是短文本類型,文本特征稀疏且具有鑒別力的信息容易在特征提取時遺失,因此在文本特征提取與選擇階段運(yùn)用N-gram和主成分分析(PCA)技術(shù)。然后本文呈現(xiàn)了基于集成概率推理模型(Ens-PRM)的情感傾向性識別算法,該算法集合了PCA、隨機(jī)特征子空間劃分以及概率推理模型幾個元素,將多個弱分類器集成為一個分類性能較強(qiáng)
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